Python开发高频量化策略 速度优化避坑指南

前言

因为目前已经切换成Rust做交易系统了，并且使用我们的交易系统Http下单比Rust的ureq库快1ms，比Python的request库快3ms，所以分享一些我使用Python做高频策略所遇到的坑。

我们目前技术栈：

1.纯Golang交易系统和策略，系统延迟大概在80us左右

2.Rust交易系统加载Python策略，纯Rust系统延迟10us以内，一旦加载Python的策略就会增加50us。

3.Golang开发Web后台后端

为什么做策略要用Python？不纯Rust？
因为很多做策略开发的研究员，学习Rust开发策略，原来Python一周就可以上线的策略，用Rust要至少一个月起步。
而且Python很赚钱的策略，研究员去复现成Rust，结果还不如Python赚钱，因为写法不能完全复制，哈哈哈。

我本身是做黑客和Web全栈+Python爬虫做了好几年后面转量化。
像我这样，技术特别强，策略也特别强，少之又少。
（别问我为什么不继续黑客，我不想出国也不想包吃包住）

1.使用事件驱动而非轮询

一般的研究员，习惯用循环去查询当前最新价格，比如：

while 1:
    price = ....
    time.sleep(0.001)

这个速度也不错，但是缺陷很明显，天然就比竞争对手慢1ms，并且大量消耗CPU

正确的做法，建立一个websocket订阅最新价格bbo，并且收到行情就执行一次策略：

def trade(price):
    策略code

websocket("BTCUSDT", callback=trade)

2.不用多线程

很多Quant做交易系统和策略开发会习惯启动多线程去做一些事情，但是Python创建多线程所需要的系统耗时平均需要0.1ms！如果波动大，同时创建的多，耗时1ms也会经常出现，所以策略code里面不要用多线程。

测试代码：

import threading
import time
def NowTimeMs():
    return int(time.time()*1_000_000)
def worker(t):
    print((NowTimeMs() - t) / 1000, 'ms')
print('TEST')
threads = []
for i in range(100):
    t = threading.Thread(target=worker, args=(NowTimeMs(),))
    #t.setDaemon(True)
    t.start()

测试结果：

3.不用loop.create_task()

这个比多线程还糟糕，行情多，在策略里面多次创建create_task任务，直接1秒之后再执行你的操作。

4.少用字符串 + 号拼接

这个是Python的一个特性，用+号拼接会增加系统延迟，具体原因可以问chatgpt，应该用f"{}"，或者format

5.不要用print函数

没想到吧？这个也会增加你的系统耗时，平均一次10us，而且很多哦~ 如果有统计的需求，可以把要打印的内容append到数组里，最后策略运行结束再打印

测试代码：

import time
def NowTimeMs():
    return int(time.time()*1_000_000)
for i in range(10):

    t = NowTimeMs()

    for i in range(10):
        print("啦啦啦啦啦啦")

    print((NowTimeMs() - t) / 1000, 'ms')

测试结果：

6.不要用loguru

看过很多人的策略代码，都用loguru去记录日志，执行大概0.27ms一次吧

from loguru import logger

# 设置异步日志记录到文件
logger.add("multiArbitrage1.log", rotation="10 MB", enqueue=True, backtrace=True, diagnose=True)

import time
def NowTimeMs():
    return int(time.time()*1_000_000)
for i in range(10):

    t = NowTimeMs()

    for i in range(10):
        # print("啦啦啦啦啦啦")
        logger.debug(f'666666666')

    print((NowTimeMs() - t) / 1000, 'ms')

测试结果：

7.用aiohttp

aiohttp天然就比request库快，所以用aiohttp库会更好，然后有websocket的下单api 都用websocket

当然我们也编写了一个用rust封装的http库，python调用去下单比request快个1-2ms

8.最后

事件驱动 + 协程 + aiohttp + Websocket下单